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얼굴인식

얼굴인식

얼굴을 인식하는 전문가는 종종 형사 사건에서 중요한 역할을합니다. 보안 카메라의 사진은 감옥이나 피고인의 자유를 의미 할 수 있습니다. 고도로 훈련 된 법의학 검사원의 증언은 그 이미지가 실제로 피고인을 묘사하는지 여부를 배심원에게 알립니다. 얼굴 인식 전문가는 얼마나 좋은가? 인공 지능이 도움이 될까요?

오늘 National Academy of Sciences 의 Proceeding 에서 발표 된 연구 결과 가 나왔습니다. 법의학과 심리학 및 컴퓨터 비전 연구를 결합한 작업에서 국립 표준 기술 연구소 (NIST)와 3 개 대학의 과학자 팀이 전문적인 얼굴 인식기의 정확성을 테스트하여 연구원을 놀라게 한 적어도 하나의 계시를 제공했습니다 : 훈련받은 인간은 다른 사람이 아니라 파트너로서 컴퓨터를 가장 잘 수행합니다.

NIST의 전자 엔지니어 인 P. Jonathon Phillips는 "이것은 실제 법의학 얼굴 검사관의 얼굴 인식 정확도를 측정하는 최초의 연구이며 실세계 케이스 워크에 적용되는 상황에서 작업합니다. "우리의 더 깊은 목표는 법의학의 얼굴 비교의 정확성을 높이는 더 좋은 방법을 찾는 것이 었습니다."

팀의 노력은 법의학 심사관 결정의 정확성을 측정 할 필요성을 강조하는 국립 연구위원회 (National Research Council)의 "미국에서 정밀 과학 강화 : 경로 전달 (Path Forward)"이라는 2009 년 보고서에 대한 응답으로 시작되었습니다.

NIST 연구는 대규모의 다양한 그룹에 걸쳐 얼굴 인식 성능에 대한 가장 포괄적 인 시험입니다. 이 연구는 또한 최첨단 얼굴 인식 알고리즘의 정확성을 인간 전문가와 비교하여 최고의 기술을 검토합니다.

기계 대 인간의 고전적인 대결에서 나온 결과는 무엇입니까? 어느 쪽도 최상의 결과를 얻지 못합니다. 최대의 정확성은이 둘의 공동 작업으로 달성되었습니다.

달라스 텍사스 대학 (University of Texas at Dallas)의인지 과학 교수 인 앨리스 오툴 (Alice O'Toole)은 "사회는 전문 법의학 얼굴 검사관의 전문성과 훈련에 의존하고있다. "그러나 우리는 가장 정확한 얼굴 인식을 얻으려면 인간과 기계의 장점을 결합해야한다고 배웠습니다."

그 결과는 수십 년 동안 진화 해 온 안면 인식 기술의 개발에 적시에 도달했지만, 성과가 가장 우수한 인간에 근접한 능력을 최근에 달성 한 상태입니다.

"필자는 3 년 전에이 연구를 수행했다면 최고의 컴퓨터 알고리즘의 성능은 평균 교육받지 않은 학생과 비교할 수있을 것"이라고 Phillips는 말했습니다. "요즘 첨단 알고리즘뿐만 아니라 고도로 훈련 된 전문가가 수행합니다."

연구 자체에는 총 184 명의 참가자가 참여했으며,이 유형의 실험에는 많은 수의 사람들이 참여했습니다. 87 명의 전문 얼굴 검사관이 훈련을 받았고, 13 명은 예외적 인 자연 능력을 암시하는 "슈퍼 인식기"였습니다. 나머지 84 명 (대조군)은 53 명의 지문 심사관과 31 명의 학부생을 포함했으며 그 중 누구도 안면 대조에 대한 교육을받지 못했습니다.